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数学建模及其应用期刊官网

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数学建模论文格式模板以及要求

导语:伴随着当今社会的科学技术的飞速发展,数学已经渗透到各个领域,成为人们生活中非常重要的一门学科。下面是我分享的数学建模论文格式模板及要求,欢迎阅读!

(一)论文形式:科学论文

科学论文是对某一课题进行探讨、研究,表述新的科学研究成果或创见的文章。

注意:它不是感想,也不是调查报告。

(二)论文选题:新颖,有意义,力所能及。

要求:

有背景.

应用问题要来源于学生生活及其周围世界的真实问题,要有具体的对象和真实的数据。理论问题要了解问题的研究现状及其理论价值。要做必要的学术调研和研究特色。

有价值

有一定的应用价值,或理论价值,或教育价值,学生通过课题的研究可以掌握必须的科学概念,提升科学研究的能力。

有基础

对所研究问题的背景有一定了解,掌握一定量的参考文献,积累了一些解决问题的方法,所研究问题的数据资料是能够获得的。

有特色

思路创新,有别于传统研究的新思路;

方法创新,针对具体问题的特点,对传统方法的改进和创新;

结果创新,要有新的,更深层次的结果。

问题可行

适合学生自己探究并能够完成,要有学生的特色,所用知识应该不超过初中生(高中生)的能力范围。

(三)(数学应用问题)数据资料:来源可靠,引用合理,目标明确

要求:

数据真实可靠,不是编的数学题目;

数据分析合理,采用分析方法得当。

(四)(数学应用问题)数学模型:通过抽象和化简,使用数学语言对实际问题的一个近似描述,以便于人们更深刻地认识所研究的对象。

要求:

抽象化简适中,太强,太弱都不好;

抽象出的数学问题,参数选择源于实际,变量意义明确;

数学推理严格,计算准确无误,得出结论;

将所得结论回归到实际中,进行分析和检验,最终解决问题,或者提出建设性意见;

问题和方法的进一步推广和展望。

(五)(数学理论问题)问题的研究现状和研究意义:了解透彻

要求:

对问题了解足够清楚,其中指导教师的作用不容忽视;

问题解答推理严禁,计算无误;

突出研究的特色和价值。

(六)论文格式:符合规范,内容齐全,排版美观

1. 标题:是以最恰当、最简明的词语反映论文中主要内容的逻辑组合。

要求:反映内容准确得体,外延内涵恰如其分,用语凝练醒目。

2. 摘要:全文主要内容的简短陈述。

要求:

1)摘要必须指明研究的主要内容,使用的主要方法,得到的主要结论和成果;

2)摘要用语必须十分简练,内容亦须充分概括。文字不能太长,6字以内的文章摘要一般不超过3字;

3)不要举例,不要讲过程,不用图表,不做自我评价。

3. 关键词:文章中心内容所涉及的重要的单词,以便于信息检索。

要求:数量不要多,以3-5各为宜,不要过于生僻。

(七). 正文

1)前言:

问题的背景:问题的来源;

提出问题:需要研究的内容及其意义;

文献综述:国内外有关研究现状的回顾和存在的问题;

概括介绍论文的内容,问题的结论和所使用的方法。

2)主体:

(数学应用问题)数学模型的组建、分析、检验和应用等。

(数学理论问题)推理论证,得出结论等。

3)讨论:

解释研究的结果,揭示研究的价值, 指出应用前景, 提出研究的不足。

要求:

1)背景介绍清楚,问题提出自然;

2)思路清晰,涉及到得数据真是可靠,推理严密,计算无误;

3)突出所研究问题的难点和意义。

5. 参考文献:

是在文章最后所列出的文献目录。他们是在论文研究过程中所参考引用的主要文献资料,是为了说明文中所引用的的论点、公式、数据的来源以表示对前人成果的尊重和提供进一步检索的线索。

要求:

1)文献目录必须规范标注;

2)文末所引的文献都应是论文中使用过的文献,并且必须在正文中标明。

(七)数学建模论文模板

1. 论文标题

摘要

摘要是论文内容不加注释和评论的简短陈述,其作用是使读者不阅读论文全文即能获得必要的信息。

一般说来,摘要应包含以下五个方面的内容:

①研究的主要问题;

②建立的什么模型;

③用的什么求解方法;

④主要结果(简单、主要的);

⑤自我评价和推广。

摘要中不要有关键字和数学表达式。

数学建模竞赛章程规定,对竞赛论文的评价应以:

①假设的合理性

②建模的创造性

③结果的正确性

④文字表述的清晰性 为主要标准。

所以论文中应努力反映出这些特点。

注意:整个版式要完全按照《全国大学生数学建模竞赛论文格式规范》的要求书写,否则无法送全国评奖。

一、 问题的重述

数学建模竞赛要求解决给定的问题,所以一般应以“问题的重述”开始。

此部分的目的是要吸引读者读下去,所以文字不可冗长,内容选择不要过于分散、琐碎,措辞要精练。

这部分的内容是将原问题进行整理,将已知和问题明确化即可。

注意:在写这部分的内容时,绝对不可照抄原题!

应为:在仔细理解了问题的基础上,用自己的语言重新将问题描述一篇。应尽量简短,没有必要像原题一样面面俱到。

二、 模型假设

作假设时需要注意的问题:

①为问题有帮助的所有假设都应该在此出现,包括题目中给出的假设!

②重述不能代替假设! 也就是说,虽然你可能在你的问题重述中已经叙述了某个假设,但在这里仍然要再次叙述!

③与题目无关的假设,就不必在此写出了。

三、 变量说明

为了使读者能更充分的理解你所做的工作,

对你的模型中所用到的变量,应一一加以说明,变量的输入必须使用公式编辑器。 注意:

①变量说明要全 即是说,在后面模型建立模型求解过程中使用到的所有变量,都应该在此加以说明。

②要与数学中的习惯相符,不要使用程序中变量的写法

比如:一般表示圆周率;cba,, 一般表示常量、已知量;zyx,, 一般表示变量、未知量

再比如:变量21,aa等,就不要写成:a[0],a[1]或a(1),a(2)

四、模型的建立与求解

这一部分是文章的重点,要特别突出你的创造性的工作。在这部分写作需要注意的事项有:

①一定要有分析,而且分析应在所建立模型的前面;

②一定要有明确的模型,不要让别人在你的文章 中去找你的模型;

③关系式一定要明确;思路要清晰,易读易懂。

④建模与求解一定要截然分开;

⑤结果不能代替求解过程:必须要有必要的求解过程和步骤!最好能像写算法一样,一步一步的.写出其步骤;

⑥结果必须放在这一部分的结果中,不能放在附录里。

⑦结果一定要全,题目中涉及到的所有问题必须都有详细的结果和必须的中间结果!

⑧程序不能代替求解过程和结果!

⑨非常明显、显而易见的结果也必须明确、清晰的写在你的结果中!

⑩每个问题和问题之间以及5个小点之间都必须空一行。

问题一:

1.建模思路:

①对问题的详尽分析;

②对模型中参数的现实解释;这有助于我们抓住问题的本质特征,同时也会使数学公式充满生气,不再枯燥无味

③完成内容阐述所必需的公式推导、图表等

2.模型建立:

建立模型并对模型作出必要的解释

对于你所建立的模型,最好能对其中的每个式子都给出文字解释。

3.求解方法:

给出你的求解思路,最好能想写算法一样,写出你的算法。

4.求解结果:

你的求解结果必须精心设计(最好使用表格的形式),使人一目了然。

结果必须要全,对于你求解的一些必须的中间结果,也必须在这里反映出来。

5.模型的分析与检验

在计算出相应的结果之后,你必须对你的结果做出相应的解释。 因为你的结果往往是数学的结果,一般人无法理解。 你必须归纳出你的结论和建议。 这里主要应包括:

①这个结果说明了什么问题?

②是否达到了建模目的?

③模型的适用范围怎样?

④模型的稳定性与可靠性如何?

问题二:

问题三:

问题四:

问题五:

五、模型的评价与推广

这一部分应包括:

①你的模型完成了什么工作?达到了什么目的?得出了什么规律?

②你的建模方法是否有创造性?为今后的工作提供了什么思路?结果有什么理论或实际用途?

③模型中有何不足之处?有何改进建议?

④模型中有何遗留未解决的问题?以及解决这些问题可能的关键点和方向。

这一部分一定要有!

六、参考文献

引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料)必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号,如[1][3]等;引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出,其中

书籍的表述方式为:

[编号] 作者,书名,出版地:出版社,出版年。

参考文献中期刊杂志论文的表述方式为:

[编号] 作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。

参考文献中网上资源的表述方式为:

[编号] 作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。

七、附录

不便于编入正文的资料都收集在这里。 应包括:

①某一问题的详细证明或求解过程; ②流程图;

③计算机源程序及结果;

④较繁杂的图表或计算结果(一般结果只要不超过A4一页,尽量都放在正文中)。

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全美数学建模官网是美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM),是唯一的国际性数学建模竞赛,也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛,为现今各类数学建模竞赛鼻祖。MCM/ICM 是 Mathematical Contest In Modeling 和 Interdisciplinary Contest In Modeling 的缩写,即“数学建模竞赛”和“交叉学科建模竞赛”。MCM 始于 1985 年,ICM 始于 2000 年,由 COMAP(the Consortium for Mathematics and Its Application,美国数学及其应用联合会)主办,得到了 SIAM,NSA,INFORMS 等多个组织的赞助。MCM/ICM 着重强调研究问题、解决方案的原创性、团队合作、交流以及结果的合理性。2015年,共有来自美国、中国、加拿大、芬兰、英国、澳大利亚等19个国家和地区共9773支队伍参加,其中包括来自哈佛大学、普林斯顿大学、西点军校、麻省理工学院、清华大学、北京大学、北京航空航天大学、浙江大学、南开大学、上海交通大学、华中科技大学,南京大学等国际知名高校学生参与此项赛事角逐。

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数学建模论文范文--利用数学建模解数学应用题 数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点,把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析,希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点: 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验,考查的是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型,注解图为: 将题材设条件翻译 成数学表示形式 应用题 审题 题设条件代入数学模型 求解 选定可直接运用的 数学模型 第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。 第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。 第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题,假设车流平稳,没有突发事件等才能建模。 三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型,解决数学问题从而解决实际问题,这一数学全过程的教学关键是建立数学模型,数学建模能力的强弱,直接关系到数学应用题的解题质量,同时也体现一个学生的综合能力。 3.1提高分析、理解、阅读能力。 阅读理解能力是数学建模的前提,数学应用题一般都创设一个新的背景,也针对问题本身使用一些专门术语,并给出即时定义。如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程叙述,给出了“减薄率”这一专门术语,并给出了即时定义,能否深刻理解,反映了自身综合素质,这种理解能力直接影响数学建模质量。 3.2强化将文字语言叙述转译成数学符号语言的能力。 将数学应用题中所有表示数量关系的文字、图象语言翻译成数学符号语言即数、式子、方程、不等式、函数等,这种译释能力是数学建成模的基础性工作。 例如:一种产品原来的成本为a元,在今后几年内,计划使成本平均每一年比上一年降低p%,经过五年后的成本为多少? 将题中给出的文字翻译成符号语言,成本y=a(1-p%)5 3.3增强选择数学模型的能力。 选择数学模型是数学能力的反映。数学模型的建立有多种方法,怎样选择一个最佳的模型,体现数学能力的强弱。建立数学模型主要涉及到方程、函数、不等式、数列通项公式、求和公式、曲线方程等类型。结合教学内容,以函数建模为例,以下实际问题所选择的数学模型列表: 函数建模类型 实际问题 一次函数 成本、利润、销售收入等 二次函数 优化问题、用料最省问题、造价最低、利润最大等 幂函数、指数函数、对数函数 细胞分裂、生物繁殖等 三角函数 测量、交流量、力学问题等 3.4加强数学运算能力。 数学应用题一般运算量较大、较复杂,且有近似计算。有的尽管思路正确、建模合理,但计算能力欠缺,就会前功尽弃。所以加强数学运算推理能力是使数学建模正确求解的关键所在,忽视运算能力,特别是计算能力的培养,只重视推理过程,不重视计算过程的做法是不可取的。 利用数学建模解数学应用题对于多角度、多层次、多侧面思考问题,培养学生发散思维能力是很有益的,是提高学生素质,进行素质教育的一条有效途径。同时数学建模的应用也是科学实践,有利于实践能力的培养,是实施素质教育所必须的,需要引起教育工作者的足够重视。 加强高中数学建模教学培养学生的创新能力 摘要:通过对高中数学新教材的教学,结合新教材的编写特点和高中研究性学习的开展,对如何加强高中数学建模教学,培养学生的创新能力方面进行探索。 关键词:创新能力;数学建模;研究性学习。 《全日制普通高级中学数学教学大纲(试验修订版)》对学生提出新的教学要求,要求学生: (1)学会提出问题和明确探究方向; (2)体验数学活动的过程; (3)培养创新精神和应用能力。 其中,创新意识与实践能力是新大纲中最突出的特点之一,数学学习不仅要在数学基础知识,基本技能和思维能力,运算能力,空间想象能力等方面得到训练和提高,而且在应用数学分析和解决实际问题的能力方面同样需要得到训练和提高,而培养学生的分析和解决实际问题的能力仅仅靠课堂教学是不够的,必须要有实践、培养学生的创新意识和实践能力是数学教学的一个重要目的和一条基本原则,要使学生学会提出问题并明确探究方向,能够运用已有的知识进行交流,并将实际问题抽象为数学问题,就必须建立数学模型,从而形成比较完整的数学知识结构。 数学模型是数学知识与数学应用的桥梁,研究和学习数学模型,能帮助学生探索数学的应用,产生对数学学习的兴趣,培养学生的创新意识和实践能力,加强数学建模教学与学习对学生的智力开发具有深远的意义,现就如何加强高中数学建模教学谈几点体会。 一.要重视各章前问题的教学,使学生明白建立数学模型的实际意义。 教材的每一章都由一个有关的实际问题引入,可直接告诉学生,学了本章的教学内容及方法后,这个实际问题就能用数学模型得到解决,这样,学生就会产生创新意识,对新数学模型的渴求,实践意识,学完要在实践中试一试。 如新教材“三角函数”章前提出:有一块以O点为圆心的半圆形空地,要在这块空地上划出一个内接矩形ABCD辟为绿册,使其册边AD落在半圆的直径上,另两点BC落在半圆的圆周上,已知半圆的半径长为a,如何选择关于点O对称的点A、D的位置,可以使矩形面积最大? 这是培养创新意识及实践能力的好时机要注意引导,对所考察的实际问题进行抽象分析,建立相应的数学模型,并通过新旧两种思路方法,提出新知识,激发学生的知欲,如不可挫伤学生的积极性,失去“亮点”。 这样通过章前问题教学,学生明白了数学就是学习,研究和应用数学模型,同时培养学生追求新方法的意识及参与实践的意识。因此,要重视章前问题的教学,还可据市场经济的建设与发展的需要及学生实践活动中发现的问题,补充一些实例,强化这方面的教学,使学生在日常生活及学习中重视数学,培养学生数学建模意识。请采纳。

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数学建模内容摘要:数学作为现代科学的一种工具和手段,要了解什么是数学模型和数学建模,了解数学建模一般方法及步骤。关键词:数学模型、数学建模、实际问题伴随着当今社会的科学技术的飞速发展,数学已经渗透到各个领域,数学建模也显得尤为重要。数学建模在人们生活中扮演着重要的角色,而且随着计算机技术的发展,数学建模更是在人类的活动中起着重要作用,数学建模也更好的为人类服务。一、数学模型数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述(表述,模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.随着社会的发展,生物,医学,社会,经济……,各学科,各行业都涌现现出大量的实际课题,急待人们去研究,去解决.但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益.他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学.而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科,领域的知识,要用到工作经验和常识.特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机.可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的.你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是"干净的"数学,而是"脏"的数学.其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现.也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型.数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性.通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究.数学模型的另一个特征是经济性.用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出.但是,数学模型具有局限性,在简化和抽象过程中必然造成某些失真.所谓"模型就是模型"(而不是原型),即是指该性质.二、数学建模 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象,简化,假设,引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.简而言之,建立数学模型的这个过程就称为数学建模.模型是客观实体有关属性的模拟.陈列在橱窗中的飞机模型外形应当象真正的飞机,至于它是否真的能飞则无关紧要;然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同,如果飞行性能不佳,外形再象飞机,也不能算是一个好的模型.模型不一定是对实体的一种仿照,也可以是对实体的某些基本属性的抽象,例如,一张地质图并不需要用实物来模拟,它可以用抽象的符号,文字和数字来反映出该地区的地质结构.数学模型也是一种模拟,是用数学符号,数学式子,程序,图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略.数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识.这种应用知识从实际课题中抽象,提炼出数学模型的过程就称为数学建模.实际问题中有许多因素,在建立数学模型时你不可能,也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑,只能考虑其中的最主要的因素,舍弃其中的次要因素.数学模型建立起来了,实际问题化成了数学问题,就可以用数学工具,数学方法去解答这个实际问题.如果有现成的数学工具当然好.如果没有现成的数学工具,就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它,这又推动了数学本身的发展.例如,开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律,牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它,但当时已有的数学工具是不够用的,这促使了微积分的发明.求解数学模型,除了用到数学推理以外,通常还要处理大量数据,进行大量计算,这在电子计算机发明之前是很难实现的.因此,很多数学模型,尽管从数学理论上解决了,但由于计算量太大而没法得到有用的结果,还是只有束之高阁.而电子计算机的出现和迅速发展,给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路.而在现在,要真正解决一个实际问题,离了计算机几乎是不行的.数学模型建立起来了,也用数学方法或数值方法求出了解答,是不是就万事大吉了呢 不是.既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律,到底反映得好不好,还需要接受检验,如果数学模型建立得不好,没有正确地描述所给的实际问题,数学解答再正确也是没有用的.因此,在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验,看它是否合理,是否可行,等等.如果不符合实际,还应设法找出原因,修改原来的模型,重新求解和检验,直到比较合理可行,才能算是得到了一个解答,可以先付诸实施.但是,十全十美的答案是没有的,已得到的解答仍有改进的余地,可以根据实际情况,或者继续研究和改进;或者暂时告一段落,待将来有新的情况和要求后再作改进. 应用数学知识去研究和和解决实际问题,遇到的第一项工作就是建立恰当的数学模型.从这一意义上讲,可以说数学建模是一切科学研究的基础.没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果,所以,建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一.数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高同学们应用所学知识分析问题,解决问题的能力的必备手段之一.三、数学建模的一般方法建立数学模型的方法并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征:模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法:1.机理分析 机理分析就是根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.(1) 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法. (2) 代数方法--求解离散问题(离散的数据,符号,图形)的主要方法. (3) 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际 问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用. (4) 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式. (5) 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律.2.测试分析方法 测试分析方法就是将研究对象视为一个"黑箱"系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型. (1) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(2) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.(3) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(4) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法, 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致可见左图.3.仿真和其他方法(1) 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验.① 离散系统仿真--有一组状态变量.② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图.(2) 因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构.(3) 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统.(参见:齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996)四、数学模型的分类数学模型可以按照不同的方式分类,下面介绍常用的几种.1.按照模型的应用领域(或所属学科)分:如人口模型,交通模型,环境模型,生态模型,城镇规划模型,水资源模型,再生资源利用模型,污染模型等.范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学,医学数学,地质数学,数量经济学,数学社会学等.2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分:如初等数学模型,几何模型,微分方程模型,图论模型,马氏链模型,规划论模型等.按第一种方法分类的数学模型教科书中,着重于某一专门领域中用不同方法建立模型,而按第二种方法分类的书里,是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用.在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模.3.按照模型的表现特性又有几种分法:确定性模型和随机性模型 取决于是否考虑随机因素的影响.近年来随着数学的发展,又有所谓突变性模型和模糊性模型.静态模型和动态模型 取决于是否考虑时间因素引起的变化.线性模型和非线性模型 取决于模型的基本关系,如微分方程是否是线性的.离散模型和连续模型 指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的.虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的,动态的,非线性的,但是由于确定性,静态,线性模型容易处理,并且往往可以作为初步的近似来解决问题,所以建模时常先考虑确定性,静态,线性模型.连续模型便于利用微积分方法求解,作理论分析,而离散模型便于在计算机上作数值计算,所以用哪种模型要看具体问题而定.在具体的建模过程中将连续模型离散化,或将离散变量视作连续,也是常采用的方法.4.按照建模目的分:有描述模型,分析模型,预报模型,优化模型,决策模型,控制模型等.5.按照对模型结构的了解程度分:有所谓白箱模型,灰箱模型,黑箱模型.这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关,要通过建模来揭示它的奥妙.白箱主要包括用力学,热学,电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题,这方面的模型大多已经基本确定,还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了.灰箱主要指生态,气象,经济,交通等领域中机理尚不十分清楚的现象,在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做.至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象.有些工程技术问题虽然主要基于物理,化学原理,但由于因素众多,关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理.当然,白,灰,黑之间并没有明显的界限,而且随着科学技术的发展,箱子的"颜色"必然是逐渐由暗变亮的.五、数学建模的一般步骤建模的步骤一般分为下列几步:1.模型准备.首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,搜集各种必要的信息.2.模型假设.在明确建模目的,掌握必要资料的基础上,通过对资料的分析计算,找出起主要作用的因素,经必要的精炼,简化,提出若干符合客观实际的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理,化学,生物,经济等方面的知识,又要充分发挥想象力,洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化,均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.3.模型构成.根据所作的假设以及事物之间的联系, 利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系,建立相应的数学结构――即建立数学模型.把问题化为数学问题.要注意尽量采取简单的数学工具,因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质,而且也容易使更多的人掌握和使用.4.模型求解.利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,这时往往还要作出进一步的简化或假设.在难以得出解析解时,也应当借助计算机求出数值解.5.模型分析.对模型解答进行数学上的分析,有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况,有时是根据所得结果给出数学上的预报,有时则可能要给出数学上的最优决策或控制,不论哪种情况还常常需要进行误差分析,模型对数据的稳定性或灵敏性分析等.6.模型检验.分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果结果不够理想,应该修改,补充假设或重新建模,有些模型需要经过几次反复,不断完善.7.模型应用.所建立的模型必须在实际中应用才能产生效益,在应用中不断改进和完善.应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的.参考文献:(1)齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996。(2)《数学的实践与认识》,(季刊),中国数学会编辑出版。

素数及其应用毕业论文

现在,确定性素数判定法已经有很多种,常用的有试除法、威廉斯方法、艾德利曼和鲁梅利法。它们的适用范围各不相同,威廉斯方法比较适合10^20到10^50之间的数,艾德利曼和鲁梅利法适合大于10^50的数,对于32位机器数,由于都小于10^10,所以一般都用试除法来判定。阿格拉瓦法虽然是log(n)的多项式级算法,但目前只有理论上的意义,根本无法实用,因为它的时间复杂度是O(log(n)^12),这个多项式的次数太高了。就拿最慢的试除法跟它来比吧,试除法的时间复杂度为O(n^(1/2)*log(n)^2),当n = 16时,log(n)^12 = 16777216,而n^(1/2)*log(n)^2 = 64,你看相差有多么大!如果要让两者速度相当,即log(n)^12 = n^(1/2)*log(n)^2,得出n = 10^,此时需要进行的运算次数为log(n)^12 = 10^(注意:本文中log()函数缺省以2为底),这样的运算次数在一台主频3GHz的计算机上运行也要10^年才能运行完,除了这些确定性素数判定法外,还有基于概率的非确定性素数判定法,最常用的就是米勒-拉宾法。

自然数中有一种特别基本又特别重要的数,称为“素数”。 素数是大于1的自然数中,只能被自己和1整除的数; 大于1的自然数中不是素数的都称为“合数”; 1则既不是素数也不是合数。 由于在大于1的自然数中,素数的因子最少,所以素数是特别简单的数。 素数最主要的应用在密码学-RSA加密,它在网络安全领域中相当重要,利用素数对信息进行加密可以保护国家情报和战时的军事机密,使安全性大大提高。

因为因为素数没有一个特别的规律,引发了科学家的很多猜想;在生活中他对我们的生活非常的便捷,也可以让我们学会到更多的数学和科学知识。

大家一定从小就开始奇怪了,0到底是怎么来的呢?关于0的起源,有以下几种观点。①、古的0的符号是用空位来表示的,例如要表示一百零一,古写作1。1②、在古印度数学中,发现0的最早记载是公元876年,欧洲许多数学家都同意这一观点。公元6世纪,印度人就开始用“?”,后来变成了一个圆圈。到了公元九世纪就固定成了今天的“0”。③、0的故乡在中国。我国最早的诗歌总集《诗经》中就有0的记载,只不过当时0的意思是“暴风雨末了的小雨滴”。在我国的结绳记数法中,0是在对“有”的否定中出现的,意思是“没有”。总之,有关0的起源还没有一个定论。但是无论如何,0自从一出现就具有非常旺盛的生命力,现在,它广泛应用于社会的各个领域。在课堂上,常听老师说,0就是没有的意思,你有0元钱,就代表没有钱;你有0支笔,就代表你没有笔。在这样的情况下,温度表上的0度就代表着没有温度吗?答案肯定是否定的。纯净的冰水混合物的温度就是0度。想一想我们四年级学的素数与合数吧!老师是这样解释的“自然数可以分成3类:1、素数与合数,一个自然数只有一和它本身两个因数的数是素数,因数大于3个就是合数,1单独为一种。”那0也是自然数,它是最小的自然数,0到底是质数还是合数呢?这个谁也说不清楚。我还有一个关于0的问题,自然数也可以分成奇数与偶数,能被2整除的数就是合数,反之就是奇数。0是奇数还是偶数呢?看上去像偶数,但又说不准,到底是什么数谁也不清楚。0还有许多奇妙有趣的事就在我们身边呢,大家一起来发现吧!以前写的。祝你成功!

幂级数及其应用毕业论文

数学领域中的一些著名悖论及其产生背景

幂级数理论在生活中的应用主要是用在事物的分析上。比如传染病传播,还有生物繁殖上。比如说一生物最后可以繁殖10生物,它们就呈级数繁殖,就可以估计要多长时间才能达到产量。

还有三个月就是毕业生们答辩的时间了,但是很多毕业生们目前连选题都还没有选好。时间紧迫,我立马为大家精心整理了一些大学数学系本科毕业论文题目,供毕业生们参考! 1、导数在不等式证明中的应用 2、导数在不等式证明中的应用 3、导数在不等式证明中的应用 4、等价无穷小在求函数极限中的应用及推广 5、迪克斯特拉(Dijkstra)算法及其改进 6、第二积分中值定理“中间点”的性态 7、对均值不等式的探讨 8、对数学教学中开放题的探讨 9、对数学教学中开放题使用的几点思考 10、对现行较普遍的彩票发行方案的讨论 11、对一定理证明过程的感想 12、对一类递推数列收敛性的讨论 13、多扇图和多轮图的生成树计数 14、多维背包问题的扰动修复 15、多项式不可约的判别方法及应用 16、多元函数的极值 17、多元函数的极值及其应用 18、多元函数的极值及其应用 19、多元函数的极值问题 20、多元函数极值问题 21、二次曲线方程的化简 22、二元函数的单调性及其应用 23、二元函数的极值存在的判别方法 24、二元函数极限不存在性之研究 25、反对称矩阵与正交矩阵、对角形矩阵的关系 26、反循环矩阵和分块对称反循环矩阵 27、范德蒙行列式的一些应用 28、方阵A的伴随矩阵 29、放缩法及其应用 30、分块矩阵的应用 31、分块矩阵行列式计算的若干方法 32、辅助函数在数学分析中的应用 33、复合函数的可测性 34、概率方法在其他数学问题中的应用 35、概率论的发展简介及其在生活中的若干应用 36、概率论在彩票中的应用 37、概率统计在彩票中的应用 38、概率统计在实际生活中的应用 39、概率在点名机制中的应用 40、高阶等差数列的通项,前n项和公式的探讨及应用 41、给定点集最小覆盖快速近似算法的进一步研究及其应用 42、关联矩阵的一些性质及其应用 43、关于Gauss整数环及其推广 44、关于g-循环矩阵的逆矩阵 45、关于二重极限的若干计算方法 46、关于反函数问题的讨论 47、关于非线性方程问题的求解 48、关于函数一致连续性的几点注记 49、关于矩阵的秩的讨论 _ 50、关于两个特殊不等式的推广及应用 51、关于幂指函数的极限求法 52、关于扫雪问题的数学模型 53、关于实数完备性及其应用 54、关于数列通项公式问题探讨 55、关于椭圆性质及其应用地探究、推广 56、关于线性方程组的迭代法求解 57、关于一类非开非闭的商映射的构造 58、关于一类生态数学模型的几点思考 59、关于圆锥曲线中若干定值问题的求解初探 60、关于置信区间与假设检验的研究 61、关于周期函数的探讨 62、函数的一致连续性及其应用 63、函数定义的发展 64、函数级数在复分析中与在实分析中的关系 65、函数极值的求法 66、函数幂级数的展开和应用 67、函数项级数的收敛判别法的推广和应用 68、函数项级数一致收敛的判别 69、函数最值问题解法的探讨 70、蝴蝶定理的推广及应用 71、化归中的矛盾分析法研究 72、环上矩阵广义逆的若干性质 73、积分中值定理的再讨论 74、积分中值定理正反问题‘中间点’的渐近性 75、基于高中新教材的概率学习 76、基于最优生成树的'海底油气集输管网策略分析 77、级数求和的常用方法与几个特殊级数和 78、级数求和问题的几个转化 79、级数在求极限中的应用 80、极限的求法与技巧 81、极值的分析和运用 82、极值思想在图论中的应用 83、几个广义正定矩阵的内在联系及其区别 84、几个特殊不等式的巧妙证法及其推广应用 85、几个重要不等式的证明及应用 86、几个重要不等式在数学竞赛中的应用 87、几种特殊矩阵的逆矩阵求法

2017大学数学论文范文

由于特殊函数是数学分析中的一种重要工具,因此特殊函数的学习及应用非常重要。但是特殊函数往往不是用一种方法就能解决的,它是多种方法的灵活运用,也是各种思想方法的集中体现,因此难度较大。下面是我整理的关于几类特殊函数的性质及应用的数学论文范文,欢迎大家阅读。

几类特殊函数的性质及应用

【摘要】本文将对数学分析中特殊函数,诸如伽玛函数、贝塔函数贝塞尔函数等超几何数列函数,具有特殊的性质和特点,在现实中得到大量的运用的函数。本文主要以简单介绍以上三种特殊函数性质,及其在其它领域的应用,诸如利用特殊函数求积分,利用特殊函数解相关物理学问题。本文首先以回顾学习几类常见特殊函数概念、性质,从而加深读者理解,然后以相关实例进行具体分析,从而达到灵活应用的目的。

【关键词】特殊函数;性质;应用;伽马函数;贝塔函数;贝塞尔函数;积分

1.引言

特殊函数是指一些具有特定性质的函数,一般有约定俗成的名称和记号,例如伽玛函数、贝塔函数、贝塞尔函数等。它们在数学分析、泛函分析、物理研究、工程应用中有着举足轻重的地位。许多特殊函数是微分方程的解或基本函数的积分,因此积分表中常常会出现特殊函数,特殊函数的定义中也经常会出现积分。传统上对特殊函数的分析主要基于对其的数值展开基础上。随着电子计算的发展,这个领域内开创了新的研究方法。

由于特殊函数是数学分析中的一种重要工具,因此特殊函数的学习及应用非常重要。本文归纳出特殊函数性质、利用特殊函数在求积分运算中的应用、特殊函数在物理学科方面的应用,利用Matlab软件画出一些特殊函数的图形,主要包含内容有:定义性质学习,作积分运算,物理知识中的应用,并结合具体例题进行了详细的探究和证明。

特殊函数定义及性质证明

特殊函数学习是数学分析的一大难点,又是一大重点,求特殊函数包含很多知识点,有很多技巧,教学中可引导学生以探究学习的方式进行归纳、总结;一方面可提高学生求函数极限的技能、技巧;另一方面也可培养学生的观察、分析、归类的能力,对学生的学习、思考习惯,很有益处。

特殊函数性质学习及其相关计算,由于题型多变,方法多样,技巧性强,加上无固定的规律可循,往往不是用一种方法就能解决的,它是多种方法的灵活运用,也是各种思想方法的集中体现,因此难度较大。解决这个问题的途径主要在于熟练掌握特殊函数的特性和一些基本方法。下面结合具体例题来探究特殊函数相关性质及应用。

2.伽马函数的性质及应用

伽马函数的定义:

伽马函数通常定义是:这个定义只适用于的区域,因为这是积分在t=0处收敛的条件。已知函数的定义域是区间,下面讨论Г函数的两个性质。

Г函数在区间连续。

事实上,已知假积分与无穷积分都收敛,则无穷积分在区间一致收敛。而被积函数在区间D连续。Г函数在区间连续。于是,Г函数在点z连续。因为z是区间任意一点,所以Г函数在区间连续。

,伽马函数的递推公式

此关系可由原定义式换部积分法证明如下:

这说明在z为正整数n时,就是阶乘。

由公式(4)看出是一半纯函数,在有限区域内的奇点都是一阶极点,极点为z=0,-1,-2,...,-n,....

用Г函数求积分

贝塔函数的性质及应用

贝塔函数的定义:

函数称为B函数(贝塔函数)。

已知的定义域是区域,下面讨论的三个性质:

贝塔函数的性质

对称性:=。事实上,设有

递推公式:,有事实上,由分部积分公式,,有

由对称性,

特别地,逐次应用递推公式,有

而,即

当时,有

此公式表明,尽管B函数与Г函数的定义在形式上没有关系,但它们之间却有着内在的联系。这个公式可推广为

由上式得以下几个简单公式:

用贝塔函数求积分

解:设有

(因是偶函数)

例贝塔函数在重积分中的应用

计算,其中是由及这三条直线所围成的闭区域,

解:作变换且这个变换将区域映照成正方形:。于是

通过在计算过程中使用函数,使得用一般方法求原函数较难的问题得以轻松解决。

贝塞尔函数的性质及应用

贝塞尔函数的定义

贝塞尔函数:二阶系数线性常微分方程称为λ阶的贝塞尔方程,其中y是x的未知函数,λ是任一实数。

贝塞尔函数的'递推公式

在式(5)、(6)中消去则得式3,消去则得式4

特别,当n为整数时,由式(3)和(4)得:

以此类推,可知当n为正整数时,可由和表示。

又因为

以此类推,可知也可用和表示。所以当n为整数时,和都可由和表示。

为半奇数贝塞尔函数是初等函数

证:由Г函数的性质知

由递推公式知

一般,有

其中表示n个算符的连续作用,例如

由以上关系可见,半奇数阶的贝塞尔函数(n为正整数)都是初等函数。

贝塞尔函数在物理学科的应用:

频谱有限函数新的快速收敛的取样定理,.根据具体问题,利用卷积的方法还可以调节收敛速度,达到预期效果,并且计算亦不太复杂。由一个函数的离散取样值重建该函数的取样定理是通信技术中必不可少的工具,令

称为的Fourier变换。它的逆变换是

若存在一个正数b,当是b频谱有限的。对于此类函数,只要取样间隔,则有离散取样值(这里z表示一切整数:0,)可以重建函数,

这就是Shannon取样定理。Shannon取样定理中的母函数是

由于Shannon取样定理收敛速度不够快,若当这时允许的最大取样间隔特征函数Fourier变换:

以下取样方法把贝塞尔函数引进取样定理,其特点是收敛速度快,且可根据实际问题调节收敛速度,这样就可以由不太多的取样值较为精确地确定函数。

首先建立取样定理

设:

其中是零阶贝塞尔函数。构造函数:

经计算:

利用分部积分法,并考虑到所以的Fourier变换。

通过函数卷积法,可加快收敛速度,使依据具体问题,适当选取N,以达到预期效果,此种可调节的取样定理,计算量没有增加很多。取:

类似地

经计算:

经计算得:

则有:设是的Fourier变换,

记则由离散取样值

因为,故该取样定理收敛速度加快是不言而喻的,通过比较得,计算量并没有加大,而且N可控制收敛速度。

例,利用

引理:当

因为不能用初等函数表示,所以在求定积分的值时,牛顿-莱布尼茨公式不能使用,故使用如下计算公式

首先证明函数满足狄利克雷充分条件,在区间上傅立叶级数展开式为:

(1)

其中

函数的幂级数展开式为:

则关于幂级数展开式为: (2)

由引理及(2)可得

(3)

由阶修正贝塞尔函数

其中函数,且当为正整数时,取,则(3)可化为

(4)

通过(1)(4)比较系数得

又由被积函数为偶函数,所以

公式得证。

3.结束语

本文是关于特殊函数性质学习及其相关计算的探讨,通过对特殊函数性质的学习及其相关计算的归纳可以更好的掌握特殊函数在日常学习中遇到相关交叉学科时应用,并且针对不同的实例能够应用不同的特殊函数相关性质进行证明、计算,从而更加简洁,更加合理的利用特殊函数求解相关问题。有些特殊函数的应用不是固定的,它可以通过不止一种方法来证明和计算,解题时应通过观察题目结构和类型,选用一种最简捷的方法来解题。

参考文献:

[1] 王竹溪.特殊函数概论[M].北京大学出版社,,90-91.

[2] 刘玉琏.数学分析讲义(下册)[M].高等教育出版社,2003,331.

[3] 刘玉琏.数学分析讲义(下册)[M].高等教育出版社,2003,331.

[4]王坤.贝塔函数在积分计算中的应用.[J]科技信息,2012(34)

[5] 王纪林.特殊函数与数学物理方程[M].上海交通大学出版社,2000,96-98.

[6] 陶天方.由特殊函数表达的快速取样定理 [J]. 上海大学学报(自然科学版),1997,8(4):368-371.

[7]饶从军,王成.让数学建模活动促进数学教学改革[J].中央民族大学学报(自然科学版),2004,2.

[8]赵宜宾.一类特殊函数定积分的求解[J].防灾技术高等专科学校学报,2010,1(3):38-39.

[9]董林.降次公式的探究—兼论一个猜想的证明[J].教学通报,.

[10] 李德新.利用对称原理计算定积分的三种方法[J].高等数学研究,2004,7(6):41—42.

[11]翟忠信,龚东山.高等数学的教与学[J].高等理科教育,2004(6):29—34.

[12]胡淑荣. 函数及应用[J]. 哈尔滨师范大学学报.2002,18(4):12~15.

及其论文期刊网

中国知网,也叫CNKI,万方数据库,维普网,我看到:通知:部分论文取消、条件放宽。查阅各省最新职称政策可搜:全国论文办郑州郑密路20号办(原18号。在百度、360、搜狗58-68页。下同)、高级职称论文全国办郑州郑密路20号办。搜:高级职称(高级经济师、农经师、会计师、审计师、统计师、政工师、工程师、人力资源管理师、教师)论文(论文选题、论文范文、论文辅导、报考条件、评审条件、考试科目)郑州郑密路20号全国办、中国职称大学郑州郑密路20号全国办等。即 搜:高级经济师论文郑州郑密路20号全国办、高级经济师论文选题郑州郑密路20号全国办、高级经济师论文范文郑州郑密路20号全国办、高级经济师论文辅导郑州郑密路20号全国办、高级经济师报考条件郑州郑密路20号全国办、高级经济师评审条件郑州郑密路20号全国办、高级经济师考试科目郑州郑密路20号全国办。后面把“高级经济师”依次换成“高级会计师、高级农经师、高级审计师、高级统计师、高级政工师、高级工程师、高级教师、高级人力资源管理师等”再搜索。

期刊网有很多这其中比较有名气的几个综合类的:中国知网(中国期刊网),龙源期刊网,维普期刊网,万方数据库。

也就是有四个网站,比较大的网站,是收录期刊的,也可以检索已经发表的论文,这四个是中国知网,也叫CNKI,万方数据库,维普网,龙源期刊网。

然而SCI原本只是一种强大的文献检索工具。它不同于按主题或分类途径检索文献的常规做法,而是设置了独特的“引文索引”,即将一篇文献作为检索词,通过收录其所引用的参考文献和跟踪其发表后被引用的情况来掌握该研究课题的来龙去脉,从而迅速发现与其相关的研究文献。

SCI《科学引文索引》:

《科学引文索引》(Science Citation Index, SCI)是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库,其覆盖生命科学、临床医学、物理化学、农业、生物、兽医学、工程技术等方面的综合性检索刊物,尤其能反映自然科学研究的学术水平。

是目前国际上三大检索系统中最著名的一种,其中以生命科学及医学、化学、物理所占比例最大,收录范围是当年国际上的重要期刊,尤其是它的引文索引表现出独特的科学参考价值,在学术界占有重要地位。许多国家和地区均以被SCI收录及引证的论文情况来作为评价学术水平的一个重要指标。

以上内容参考:百度百科-四大检索系统

四大论文网站,中国知网(CNKI),万方数据库,维普网,龙源期刊网。其实后面的这个龙源期刊网不算,他不算是论文数据库,就是个期刊库。前面三个,一般是发表论文经常用来检索的,也以这三个是否收录我依据。再给你推荐另外一个,淘淘论文网,小而美,论文知识型网站,比较实用。

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